基础是生命线的长度

Posted 2021-02-05 yanhuazidi

在未来 3-5 年内的主要工作是 python 开发，那就应该围绕这个需求来学习。首先是 Python 的高级特性和工程设计思想，这些都落实在具体的实践上，需要积累大量项目经验，可以自己选择一些 side project 练习。自己做的时候还应该参考优秀的开源框架，看看别人的设计思路和实现方式。

需要了解 web 原理。像 HTTP 协议、TCP/IP 协议都需要精通，这样才能站在更基础的层面来进行开发，不是在网上找几套解决方案就能做出一套好的系统。看完基本经典书籍以后，要学会用抓包工具来分析流量走向，定位问题的能力。

需要性能优化。要熟练掌握各种算法和数据结构，知道常用算法的应用场景和复杂度。学好算法基础就要去看 python 的各种内置函数实现他们的性能如何，你写出来的代码性能如何。

性能还需要涉猎并发和异步知识。这些东西往往是操作层面的，可以先熟悉多进程、多线程和协程等在 python 的应用，消息队列等各种异步操作的实现，但是迟早还是要深入研究操作系统是怎么去进行资源调度的，《深入理解计算机系统》就该去看一看了。

在这个过程中，还应该看一看《重构》《程序员修炼之道》这样的方法论书籍，争取能形成一套自己的编码和改进体系。

在工作中应该尽量避免的问题是原地踏步、google 编程，这次搜索完一套方案下次还是不知道，几年做的都是重复的事情。盲目追求新技术，拼命加班改 bug 都是技术领域尽力要避免的陷阱，看起来非常努力，实际上是在原地不动。

学习应该是有目的的，不是看着哪个火就去学哪个。小时候都学过捡了芝麻丢了西瓜的课文，现在正是不停的在重蹈覆辙，学这个，学那个，最后自己的真正专业都没有做好了。一门技术的探究最终都会落到基础知识上，编译原理、操作系统、算法和数据结构。如果学好了一门技术真正落实到了基础上，去学另一门技术不应该是很难的事情。

在确定了方向以后把重心放在自己的方向上，平时可以花少量的时间来关注新技术，看看他们的应用领域和简单实现。喜欢玩手机并不代表每个品牌的手机都要买回来天天使用，那是职业测评师干的事，我们的思路是买一个牌子的当主力机，一个当备用机，其他的偶尔去专卖店感受一下就可以了。

在项目的技术选型上也应该遵循以需求为重心的原则。如果不是高并发的项目为什么要使用热门语言 Go 呢？用 python 快速实现行不行？现在的技术团队有几个人懂这门语言，外面招人好招吗？现有人员培训需要多久呢？一定要用微服务吗？一定要用docker吗？很多都没有必要的！只是自己给自己挖的一个一个陷阱，把整个团队推进去。

接下来是怎么实现的问题。如果要突然去学非常枯燥和底层的操作系统原理，肯定会两眼一抹黑。突然从 windows 系统换到 linux 系统也会让人手足无措。一个可行性很高的方案就是渐进式改变。和菜头在一篇文章中写道：如果一家餐厅几十年的口味都不变，那肯定逃不过关门的命运。那些说自己坚持不变的人或者产品往往在发生悄无声息的改变，他们的变化如此微小，以至于你根本察觉不到，多少年以来，微信添加了多少微小的功能，很多都隐藏在 UI 之下，我们像寻宝一样一点点的发现，用习惯了以后就感觉它们从一开始就被设计出来了一样。

要学好操作系统不一定要全心全意去攻克每一个知识点，在工作中接触到了多线程，先看看线程消耗，锁机制和信号量行不行？一点一点来，每天进步一点。人往往会高估短期能力而低估长期能力，这是思维和眼光的局限性导致的。

学习是个非常讲究方法论的事情，盲目的学习是不行的。都是参加高考，为什么那些看上去努力的学生大多成绩平平，天天打篮球、约会的就考上清华北大呢？智商是一方面，不过我到现在都不相信高考能到达人类平均智商的极限，估计方法是更加重要的一面。

万维钢关于学习的话题我觉得是很有意思的，概括几个要点是：循序渐进、逃离舒适区、重复的基础训练。最重要的是要形成整个体系和思维，不然学到的知识都不是自己的。